基于加权的无人机集群组网分簇算法

在无人机集群组网中,节点的高速移动会造成网络拓扑结构更新频繁,使网络管理变得更加复杂。分簇能够增大网络容量,实现空间资源的复用,是优化网络管理的有效手段之一。针对大规模、高速移动的环境进行了研究,提出了一种多参数加权分簇算法。该算法将最大速度相似度分簇算法中的分簇指标引入到加权分簇算法中,并且对链路保持率、节点度差、节点剩余能量进行改进,综合考虑这四种参数,通过加权组合的方式选举具有最大权重的网络节点作为簇头。仿真结果表明,该分簇算法不仅能够减少簇的数量和簇间切换率,提高分簇的稳定性,而且能够延长最小节点生存时间,改善网络的整体续航能力。     

基于BIC停止准则的改进A*OMP信道估计算法

在高速移动场景下,由于多普勒频移的影响,OFDM系统会产生严重的载波间干扰,从而影响无线通信链路的质量。为弥补该缺陷以保障通信链路的质量需求,需要对高速移动通信信道进行准确估计,然后通过均衡算法进行补偿。已有的A~* OMP算法是一种基于多路径搜索和优选的改进OMP算法,与传统OMP算法相比,虽然能够更加接近全局最优解,但其使用的停止准则在高速移动通信信道估计中性能表现欠佳。为此,提出一种运用BIC停止准则的改进A~* OMP算法,对高速移动通信信道进行估计。仿真结果表明,BIC停止准则比原有准则具有更好的信道估计性能。该改进算法在350 km/h的场景下,与OMP算法相比,约有0.5 dB的性能提升。     

基于改进BP算法的编队空中威胁判断模型研究

为了解决传统空中目标威胁判断模型的不足,寻求适应信息化作战要求的舰艇编队空中威胁判断模型,以防空作战实际需要为出发点,从舰艇编队的整体角度出发,在对传统BP算法进行了改进的基础之上,建立了舰艇编队空中目标威胁评估数学模型,为指挥员提供了正确决策。通过实例验证,证明了该模型的有效性和正确性。     

基于HLA光电对抗仿真系统的设计与实现

随着现代空-空、地-空导弹技术的迅猛发展,为提高空中作战平台的生存能力,必须装备先进、有效的光电对抗系统.基于HLA光电对抗仿真系统通过仿真空中作战平台,威胁源,机裁干扰资源以及典型战场环境等,可模拟多种威胁空情,并根据质心干扰原理,及时推算解算出最佳决策,实施有效对抗.此仿真系统为深入研究对抗决策提供了理想的仿真平台,并应用于工程实践,进一步验证了它的准确性和可行性.     

基于MAK仿真平台的要地防空作战仿真研究

结合要地防空作战样式特性,构建了基于MAK仿真平台的分布交互式作战仿真系统,研究了要地防空CGF框架和仿真实体的探测器、控制器和执行器组件,采用Stealth开发了地空导弹武器系统和飞机视景仿真系统,模拟了地面和空中战场环境,并最终形成了初步仿真案例。研究成果对采用MAK平台开发作战仿真系统有一定借鉴和参考价值。     

基于能力优先的作战体系模型构建方法研究

BA 无标度网络模型在模拟现实战争环境方面存在局限性,针对其算法无法体现军事应用领域武器装备作战体系特性的问题,对算法进行扩展。将原算法中全局选择连接机制改为按 OODA 作战环进行类内和邻类间选择连接,描述了一种武器装备能力的计算方法,并依据计算出的能力值将概率择优机制改为基于节点能力择优选择连接机制。由新算法生成的作战体系模型更贴近作战单元的实战部署,弥补了 BA 无标度模型后进节点难以发展为核心节点的不足,使能力值高的节点在网络中充分发挥作用。实验证明新算法具有较低的时间复杂度,通过对二者度分布、聚类系数和平均路径长度的对比分析,证明了新模型具有更好的鲁棒性。     

基于图论的作战计划军事效果评估

采用仿真系统评估和分析空中作战计划会耗费大量的时间,本文提出了新计算方法,可以单独用来提高计划质量,或与仿真系统结合提高计划效率。分析军事目标的主要内容和描述方式,提出由作战任务计算军事效果的方法。建立不同打击目标之间的相互制约和相互影响关系图,据此提出了打击效果的网络图算法,将作战计划对于不同目标的突击效果集中映射到网络中体现系统核心能力的节点集合中,评估总体打击效果。最后讨论了该评估方法的应用。     

基于AGABP的武器装备效能组合预测

针对海洋环境影响下武器装备作战效能的评估问题,建立了基于BP神经网络的组合预测评估模型。利用神经网络,将多个方案的预测结果作为网络输入,其真实值作为输出,以组合预测模型均方误差最小为目标,属于一种非线性组合预测模型。同时针对BP网络收敛速度缓慢,容易形成局部极小解的缺点,提出了AGABP(自适应遗传反向传播)算法对其进行改进。最后针对某作战平台作战效能的评估实例,在多种单项预测模型的基础上利用AGABP算法进行组合预测,得到了较好的实验结果。     

一种基于位置信息的分簇算法*

用户分簇是移动自组网通信需要解决的基本问题.从分簇结构与频率规划的角度出发,提出一种基于位置信息的分簇算法.该算法采用估计节点运动速度、引入虚拟网络中心节点、预警簇头失效、均衡簇间负载等方法,达到既形成稳定合理的分簇结构又易于频率规划的目的.仿真结果表明,基于位置信息的分簇算法极大地改善了吞吐量、丢包率及延时等网络性能,可用于多节点、中高速移动环境.     

SCM-OFDM系统在高速信道下的干扰抑制算法

针对重叠码调制的正交频分复用（SCM-OFDM）系统在高速移动环境中,将产生复杂的载波间干扰和层间干扰问题,提出了一种用于SCM-OFDM系统在高速信道中的干扰估计和抵消算法。该算法利用译码器反馈的软信息,分别对载波间干扰和层间干扰进行估计和消除。仿真结果表明,提出的算法能够有效地改善SCM-OFDM系统在高速环境下的性能。     

Hyperledger Fabric平台的国密算法嵌入研究

Hyperledger Fabric是为企业级商用区块链项目提供支撑的且可扩展的联盟链平台,密码算法为该平台的核心,保证上链数据的安全和不可篡改,但原始Fabric平台缺乏对国密算法的支持.因此,设计并实现了Fabric平台的国密算法的嵌入和支持.首先,通过分析Fabric平台中组件间交互逻辑和密码算法的调用场景,提出...     

基于JXTA平台的P2P搜索算法的研究

针对P2P应用程序开发效率不高,平台互通性差等问题,SUN公司推出JXTA平台,初步实现了JXTA定义的3个目标:互操作性、平台无关性和无处不在性.同时,JXTA平台也是一个不断发展和完善的平台.通过对其搜索算法(DHT)的分析,指出JXTA网络存在脱离底层网络、不支持内容查询、查询效率受网络波动影响大等缺陷,同时指出下一步的工作是寻找一种能察觉底层网络的算法并在JXTA平台上实现,最后采用一定的标准来对该算法进行评价.     

指纹识别算法研究平台的设计与开发

设计和开发指纹识别算法研究平台,对指纹识别算法的研究具有重要意义.利用MVC设计模式、工作流思想和插件软件开发思想,设计和开发了一个指纹识别算法研究辅助平台.该平台根据工作流思想将算法体系抽象成算法链路模型,使指纹识别算法同平台之间松耦合,因此新算法容易集成到平台中.在实现上,该平台使用了插件技术,所有算法都是在平台运行时动态加栽,因此算法链路中的算法模块容易被替换.平台采用MVC设计模式将算法链路同平台操作和结果视图紧耦合,使不同的算法研究工作者面对的是统一的界面和操作流程.     

宽带短波信号处理平台及算法

为了时宽带短波信号进行快速处理,提出一种基于软件无线电结构的高性能通用宽带无线信号处理平台。在这个平台上时短波信号射频数字化,然后进行数字变频,获得宽带基带解析信号。同时研究了基于基带解析信号的宽频带扫描算法、跳频集搜索算法、特定信号快速搜索算法、调制方式识别扣数字解调算法等,并在该平台上实现了这些算法。现场试验表明,本文提出的信号处理平台性能优越,信号处理算法有效。     

实现苏拉卡尔塔棋网络博弈平台的吃子算法

针对苏拉卡尔塔棋“机-机”博弈需要人工参与的弊端,提出了构建苏拉卡尔塔棋计算机网络博弈平台的必要性,通过博弈平台实现自动对弈,而构建计算机博弈平台的核心技术之一就是吃子算法的实现。介绍了苏拉卡尔塔棋的三个要素,给出了一种用于计算机博弈平台的苏拉卡尔塔棋的存储结构。使用这种结构,给出了棋局的表示方法,建立了吃子循环队列,进而完成了适合于计算机博弈平台的吃子算法,实现了棋规。实验结果表明,这种存储结构高效可靠,吃子算法运行正确。该吃子算法可以应用于苏拉卡尔塔棋博弈平台的构建,并且这种存储结构和吃子算法对设计完成其他棋类的计算机博弈平台具有一定的参考价值。     

AdaBoost人脸检测算法在DSP上的移植与优化

将Viola等人提出的AdaBoost人脸检测算法由PC机移植到TMS320DM642嵌入式平台,采用EMCV （Embedded Computer Vision Library）移植方案,将PC平台的OpenCV（Open Source Computer Vision Library）视觉库中有关AdaBoost算法的模块修改使之适应嵌入式DSP平台。该移植工作主要解决了OpenCV在嵌入式平台的不兼容问题以及不同体系架构的编译器环境和库文件导致的编译和链接错误。优化工作在TI的编译器CCS中进行,在编译器平台下进行C语言的项目及程序优化,并进行了大量实验数据的对比,给出了优化的方案,对实现系统的实时性有指导性作用。     

无线Mesh认知网络仿真研究

介绍一种基于C++的认知无线电仿真平台,针对平台中广度优先路由算法相对单一的问题,根据跨层设计思想,提出一种动态频谱分配的路由算法,实现吞吐量最大化、动态频谱分配和路由传输功耗控制。仿真结果表明,该算法能有效提高认知用户接入率、节点传输功率和端到端吞吐量等方面的性能。     

基于UAV的ARAIM测试技术研究

为了提升GNSS在航空应用中的服务性能,目前国内外进行了多项关于高级接收机自主完好性监测(ARAIM)算法的研究,这些研究主要基于算法仿真,但相对缺乏基于实际场景和实际测量数据的测试性研究.研究基于无人机(UAV)的ARAIM测试技术,以测试在实际场景下ARAIM的可用性,同时验证ARAIM仿真算法的正确性.根据ARAIM的理论研究成果,改写机载端ARAIM用户算法;搭建8旋翼无人机ARAIM测试硬件平台并进行了典型场景测试;分析测试数据并说明测试中ARAIM的可用性情况.结果表明搭建的基于UAV的ARAIM测试平台可以完成测试任务,飞行测试验证了BDS+GPS ARAIM的机载可用性.     

Slope One算法的改进及其在大数据平台的实现

针对原始Slope One算法计算推荐预测值时忽略了项目之间的相似性,以及大数据时代下推荐效率低下的问题,提出基于Spark平台的聚类加权Slope One推荐算法。通过Canopy-K-medoids聚类算法生成最近邻居集合;在最近邻集中用Slope One算法上加权项目之间的相似性进行推荐预测;在Spark平台上实现并行化。通过在电影数据集上的实验得出,基于Spark平台的优化算法与传统Slope One算法、加权项目相似度的Slope One算法相比,提高了推荐精度。     

动态数据处理平台分布式缓存替换算法仿真

针对传统分布式缓存替换算法路由器命中缓存性能不足的问题,提出一种动态数据处理平台分布式缓存替换算法。描述动态数据处理平台分布式数据缓存信息,构建动态数据处理平台的缓存架构表,并根据缓存情况替换缓存架构表,通过不断替换的缓存架构表改进权重替换算法,在算法中添加缓存对象这一参数,并通过改进后的算法计算缓存对象的更新权重值及其权重成本,根据计算成本替换LRU链表中的尾指针元素,当元素已存在缓存中并且被命中时、或出现被请求的新元素时,则更新LRU链,构造新的LRU链表,通过重构的LRU链表构建分布式缓存替换策略,从而实现动态数据处理平台分布式缓存替换算法的构建。为了证明动态数据处理平台分布式缓存替换算法的优越性,将其与传统分布式缓存替换算法进行比较,实验结果证明,上述算法的路由器命中缓存性能优于传统算法,更适合进行动态数据处理平台的分布式缓存替换。